Il settore del retail può beneficiare dell’analisi dei dati al pari di altri settori economici. Attualmente, infatti, tutte le organizzazioni hanno a disposizione un’enorme quantità di dati, che possono utilizzare per prendere decisioni riguardanti il business. Senza un solido approccio data-driven e le competenze nell’elaborazione e nell’analisi delle informazioni, tuttavia, le aziende corrono il rischio di muoversi disordinatamente, senza una precisa strategia. I benefici dell’analisi dei dati possono essere amplificati se a questa si unisce l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale, i quali possono setacciare velocemente enormi dataset, provenienti dai diversi canali del brand, con un livello di precisione e di margine di errore altrimenti impossibile da ottenere.
Analisi dei dati nel retail: il ruolo dell’AI predittiva
L’AI è uno strumento molto potente nell’analisi dei dati e riesce a individuare schemi, anomalie e tendenze necessari per aiutare le aziende a identificare gli insights utili a migliorare i propri sforzi di vendita e di marketing e le interazioni con i clienti. È ciò che si definisce AI predittiva e che permette di generare previsioni e analizzare scenari potenziali; conoscere in anticipo le performance dei prodotti e dei servizi offerti, oltre alle tendenze di mercato, può aiutare a prevedere la domanda e a ottimizzare laproduzione.
La necessità di competenze trasversali
“L’AI avrà sempre di più un ruolo fondamentale e imprescindibile per migliorare l’esperienza del consumatore omnicanale e, allo stesso tempo, sarà un driver trainante per la crescita aziendale” afferma Maria Laura Albini, Partner di ARAD Digital, società di consulenza specializzata nel fornire supporto alle aziende. “L’auspicio è che i brand introducano presto delle figure specifiche con competenze trasversali e interdisciplinari, capaci di dialogare con la tecnologia e i dati ma che, allo stesso tempo, abbiano capacità strategiche per interpretare le informazioni raccolte, in modo da impostare l’approccio migliore verso i consumatori finali, rispondendo così alle loro diverse esigenze.”
Cosa si intende per analisi dei dati nel settore retail
L’analisi dei dati nel settore retail rappresenta un processo cruciale attraverso il quale i dati relativi alle vendite, ai clienti, ai prodotti e alle operazioni vengono raccolti, esaminati e interpretati per generare insights preziosi e supportare decisioni strategiche. In questo contesto, l’analisi dei dati può riguardare una vasta gamma di aspetti, inclusi i pattern di acquisto dei consumatori, le prestazioni dei prodotti, l’efficacia delle campagne promozionali, l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento e la gestione delle scorte. Attraverso tecniche avanzate di data mining, modellazione predittiva e analisi prescrittiva, i retailer possono identificare tendenze di mercato, personalizzare l’offerta per soddisfare meglio le esigenze dei clienti, migliorare l’esperienza d’acquisto e, in definitiva, incrementare le vendite e la redditività. L’analisi dei dati, dunque, si configura come uno strumento fondamentale per la competitività e l’innovazione nel settore retail.
Cos’è e come si fa il data mining
Il data mining nell’analisi dei dati è un processo analitico progettato per esplorare grandi quantità di dati (aziendali o di mercato) alla ricerca di pattern consistenti, relazioni nascoste, anomalie e altre informazioni utili che non sono immediatamente evidenti. Utilizzando una combinazione di metodi statistici, algoritmi di apprendimento automatico e tecniche di intelligenza artificiale, il data mining consente di trasformare grandi insiemi di dati grezzi in intuizioni comprensibili e azionabili.
Le applicazioni del data mining sono molteplici e variano a seconda del contesto: possono includere la segmentazione dei clienti, la previsione delle tendenze di vendita, la rilevazione di frodi, l’ottimizzazione delle operazioni, l’analisi del sentiment e molto altro. In sostanza, il data mining aiuta le organizzazioni a prendere decisioni più informate e strategiche, migliorando l’efficienza operativa, aumentando le vendite, personalizzando l’esperienza del cliente e identificando nuove opportunità di mercato.
Il processo di data mining si articola in diverse fasi, che includono la selezione e la preparazione dei dati, la scelta della tecnica di modellazione appropriata, l’addestramento dei modelli sui dati storici, la valutazione delle prestazioni del modello e, infine, la presentazione dei risultati in un formato comprensibile per i decisori.
Cos’è e come si realizza la modellazione predittiva
La modellazione predittiva è un processo analitico che utilizza dati storici e algoritmi statistici, di machine learning o di intelligenza artificiale per prevedere eventi o risultati futuri. Il cuore di questo processo consiste nell’identificare e analizzare i pattern nei dati passati per costruire un modello matematico che possa anticipare comportamenti, tendenze o risultati con un certo grado di probabilità. La realizzazione di un modello predittivo segue diverse fasi: inizialmente, si procede con la raccolta e la pulizia dei dati per rimuovere quelli inaccurati e le ridondanze.
Successivamente, si esplorano e si analizzano i dati per individuare correlazioni e variabili significative. Si seleziona quindi l’algoritmo (o gli algoritmi) più adatto al tipo di previsione che si intende realizzare e si procede con l’addestramento del modello, alimentandolo con i dati storici. Una volta addestrato, il modello viene testato e validato per valutarne l’accuratezza e l’affidabilità. Infine, il modello predittivo può essere implementato e utilizzato per fare previsioni su nuovi dati. Questa metodologia trova applicazione in numerosi settori, dalla finanza alla sanità, dal marketing al retail, offrendo la possibilità di prendere decisioni più informate e strategiche basate su previsioni affidabili del futuro.
Qual è l’obiettivo chiave dell’analisi dei dati?
L’obiettivo chiave dell’analisi dei dati è trasformare grandi volumi di dati grezzi in informazioni preziose e azionabili che possano supportare il processo decisionale. Attraverso l’analisi dei dati, le organizzazioni cercano di scoprire pattern nascosti, tendenze, correlazioni e insights che possono guidare strategie efficaci e ottimizzare le operazioni. Questo processo consente alle aziende di prendere decisioni basate su evidenze concrete piuttosto che su intuizioni o supposizioni, portando a miglioramenti in aree come l’efficienza operativa, la personalizzazione dell’offerta per i clienti, l’innovazione di prodotto e la competitività sul mercato.
Per quale motivo si raccolgono i dati di vendita?
Le considerazioni fatte circa l’analisi dei dati e il suo valore predittivo per la gestione aziendale fanno apparire chiaro che i dati di vendita vengono raccolti con l’obiettivo primario di comprendere in modo approfondito le performance commerciali di un’azienda e di guidare decisioni strategiche mirate al miglioramento continuo. Analizzando i dati di vendita, le organizzazioni possono identificare quali prodotti o servizi godono di maggiore popolarità, rilevare tendenze di consumo, valutare l’efficacia delle strategie di marketing e promozionali, e ottimizzare la gestione delle scorte. L’analisi dei dati di vendita, inoltre, può rivelare opportunità di cross-selling e up-selling, contribuendo così all’aumento del valore medio degli ordini e alla fidelizzazione della clientela.
Quali strumenti per l’analisi dei dati
Tableau e Power Bi sono i più diffusi strumenti di AI data analytics, in grado di rendere l’analisi dei dati più efficiente e user friendly.
Tableau
Potente strumento di visualizzazione e analisi dei dati che consente agli utenti di trasformare grandi quantità di dati grezzi in grafici, mappe e dashboard interattivi comprensibili. Attraverso il drag-and-drop, gli utenti possono creare visualizzazioni complesse, individuare trend, pattern e anomalie, e condividere facilmente le loro scoperte con altri membri dell’organizzazione.
Tableau supporta una vasta gamma di fonti dati, inclusi file Excel, database SQL, dati cloud e molto altro, facilitando l’integrazione e l’aggregazione di dati provenienti da diverse origini. Offre inoltre funzionalità avanzate di analisi, come la creazione di calcoli ad hoc, la modellazione predittiva e l’analisi di serie storiche, rendendolo uno strumento versatile per affrontare svariate esigenze analitiche.
Grazie alla sua capacità di rendere l’analisi dei dati accessibile e interattiva, Tableau è diventato uno strumento indispensabile per le organizzazioni che desiderano basare le loro decisioni su dati concreti, migliorare le loro performance e scoprire nuove opportunità di business. Che si tratti di analisti di dati, manager o dirigenti, Tableau fornisce le chiavi per una comprensione approfondita dei dati aziendali, stimolando una cultura data-driven all’interno delle organizzazioni.
Power Bi
Suite di strumenti di analisi business e di visualizzazione dei dati sviluppata da Microsoft, progettata per permettere agli utenti di estrarre, trasformare, analizzare e visualizzare i dati provenienti da una vasta gamma di fonti in modo intuitivo e interattivo. Attraverso un’interfaccia utente grafica semplice ed efficace, Power BI consente anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate di creare report dinamici e dashboard personalizzati, facilitando la comprensione dei dati e supportando il processo decisionale basato su evidenze concrete.
Power BI si distingue per la sua integrazione profonda con altri prodotti Microsoft, come Excel e Azure, per la sua capacità di connettersi a centinaia di fonti dati diverse, sia in cloud che on-premise, tra cui database, fogli di calcolo, servizi cloud e applicazioni SaaS. Questo strumento offre funzionalità avanzate, come la creazione di query ad hoc tramite il linguaggio DAX (Data Analysis Expressions), l’elaborazione di modelli di dati complessi e la realizzazione di visualizzazioni interattive che possono essere facilmente condivise all’interno dell’organizzazione o pubblicate sul web.
Power BI è disponibile in diverse versioni, tra cui Power BI Desktop, per la creazione di report sul PC; Power BI Pro, una versione basata su abbonamento che offre funzionalità avanzate di condivisione e collaborazione; e Power BI Premium, pensata per le esigenze delle grandi organizzazioni, che offre prestazioni migliorate, maggiore scalabilità e funzionalità aggiuntive.
